Bluvicハッカソン—骨格検知×ChatGPTで「自分に合うスポーツ用品」を提案するシステム

きっかけ

2026年5月、Bluvicハッカソンに参加しました。当日初めて会うメンバーとチームを組み、限られた時間の中でプロダクトを作り上げる——そんな環境に飛び込んでみたかったのが参加の理由です。

作ったもの

カメラで撮影した映像からリアルタイムで人の骨格を検知し、体型や姿勢のデータをもとに最適なスポーツ用品を提案するWebシステムを開発しました。

技術的に工夫したこと

最も頭を使ったのは、AIモデルの選定とAPI連携の設計です。

骨格検知には軽量AIモデル「YOLOv8」を採用しました。ブラウザ上でもスムーズに動作する軽さが決め手です。

提案ロジックにはChatGPT API（gpt-4o）を使いましたが、映像データをそのまま送るとトークン数が膨大になり、コストもレスポンス速度も現実的ではありません。そこで、YOLOv8で検知した骨格の座標データだけをAPIに渡す設計にしました。必要最小限の情報で高精度な提案を返せるようになり、低遅延と低コストを両立できました。

チーム開発で意識したこと

初対面のチームで最も大事だったのは、最初の30分で「何を作るか」と「誰が何をやるか」を決め切ることでした。全員の得意領域を確認し、自分はバックエンドのAPI設計とAIモデルの組み込みを担当。フロントエンド担当とはAPIのインターフェースを先に決めてから並行開発を進めることで、手戻りなく実装を進められました。

学んだこと

ハッカソンを通じて強く感じたのは、「限られた時間でどこに注力するか」を判断する力の重要性です。完璧なものを作る時間はない。だからこそ、ユーザーに一番価値が伝わるポイントに集中し、それ以外は割り切る。この判断の速さが、チーム開発のスピードを決めると実感しました。